Development of a SOFC Performance Model to Analyze the Powder to Power Performance of Electrode Microstructures
Notice bibliographique
Résumé
While the development of new solid oxide fuel cell (SOFC) electrodes must fundamentally occur within a lab setting, computational models which aid in the initial characterization and selection process can help reduce the overall financial cost and development time. A computational performance model, which both evaluates the structural properties and predicts the performance (current production) within electrode microstructures, generated from either experimental or numerical techniques, is presented. The application of the model to investigate the effects of different initial powder manufacturing parameters on the electrode performance is also demonstrated. The first part of this work presents the aforementioned performance model, which was developed in a modified version of OpenFOAM, MicroFOAM (1). The model begins by evaluating the total TPB length and the normalized effective species transport of all three phases within the electrode microstructure. The model then predicts the current production within the electrode by coupling the three percolating transport regions (electron, ion and pore) at the electrochemically active triple phase boundary (TPB), with a Butler-Volmer type expression. The identification of the microstructure properties and performance will enable relationships between these properties to be established. A particle-based numerical reconstruction model (2) is employed in this study to generate the synthetic electrode microstructures. The generated microstructures consist of a random distribution of overlapping spherical particles placed using a drop-and-roll algorithm. The packing algorithm allows for user specification of the initial starting parameters and is ideal for studying microstructure with a wide range of properties. Among the modifiable initial parameters include; the solid volume faction, porosity, and particle size distribution. In the second part of the study the performance model, developed in the first section, and the packing algorithm, mentioned above, are used to study the effects of different manufacturing parameters on the structural properties and performance of a cermet anode active layer. Initially the structural properties and performance of anodes generated with different initial electron-ion phase volume fractions (solid volume fraction) and porosities will individually be examined to identify the microstructure settings which maximizes the current production. Once identified, the two optimal individual settings will be combined and varied again to explore what optimal balance maximizes current production. Once identified, conclusions about the microstructure properties and manufacturing settings will be reviewed and discussed. Further manufacturing parameters including the particle size, particle size distribution, and thickness may also be explore in this work. References Choi, H.-W., Berson, A., Pharoah, J.G., Beale, S.B. Proc. IMechE. J. Power & Energy, 225(2): 183-197 (2011). Kenney, B., Vadmanis, M., Baker, C., Pharoah, J.G., Karen, K. J. Power Sources, 189: 1051-1059 (2009).
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».